本文针对基于机器视觉的花样绣花机进行研究，为获取适合皮革材料边缘提取的图像，基于机器视觉系统选型原理，搭建硬件平台。建立摄像机模型，通过摄像机标定的方法，消除图像畸变，同时计算图像在世界坐标系中的位置信息。根据皮革材料的特征，采用区域形态学和差分梯度算法，实现边缘轮廓提取，采用边缘拟合算法，实现边缘控制点信息的计算。为获取外部绘图软件缝纫数据，提出针点数据转化算法，开发DXF文件读取程序。基于缝纫工艺流程以及软件功能需求分析，采用VC++模块化编程方法，实现控制系统人机界面的开发。首先，基于机器视觉系统选型原理，选择适合皮革材料边缘轮廓提取的机器视觉硬件系统(相机、镜头以及光源)，并搭建实验平台。针对图像获取时产生的畸变问题，通过建立摄像机模型，对摄像机进行标定，来消除图像畸变。其次，通过对像素间的基本关系进行研究，采用两种皮革边缘轮廓提取的算法：基于区域形态学和基于差分梯度算子的边缘轮廓提取算法。采用Ramer算法将边缘进行递归细分，分割成直线、圆弧以及曲线。采用最小二乘法来拟合直线边缘和圆弧边缘，采用B样条曲线逼近曲线轮廓的方法，提出曲线边缘拟合的算法，并将拟合的边缘控制点数据存入DXF文件。然后，为实现控制系统软件与外部花样绘图软件进行数据交换，以及获取机器视觉提取的边缘信息，开发了绣花机系统获取DXF文件中图形数据的程序接口，针对DXF文件中图形存储路径无序性的问题，采用图形之间距离最短的优化算法，对缝纫路径进行优化。为实现将DXF文件中读取的图形数据转化为缝纫针点数据，提出B样条曲线细分算法来获取针点数据。最后，在确定缝纫工艺流程以及软件功能需求的基础上，基于VC++编程平台，针对控制系统人机界面进行模块化设计。经过调试和试加工，绣花机控制系统符合缝纫加工要求。机器视觉自动获取边缘算法的提出和DXF文件的支持，提升了绣花机的工作效率。